运行ROS2和Navigation2的价值100美元的机器人套件

Hadabot是一款低成本的机器人套件，适用于学生，软件工程师，制造商以动手方式学习ROS2和机器人技术。我们的机器人套件易于构建，可扩展和可定制。 Hadabot软件堆栈由基于开源Web浏览器的编码环境组成，以使黑客体验无忧无虑。

在上一篇文章中，我们展示了运行Navigation2（aka Nav2）程序包的ROS 2 turtlesim。该练习需要使用tf2来管理机器人应用程序的所有各种坐标系。

在这篇文章中，我们将让Nav2将物理Hadabot Turtle差动驱动机器人定向到目标姿势-位置和方向，而不是turtlesim。该练习将把rviz，tf2，Nav2与我们过去有关Turtle机器人的里程表和运动学的文章结合起来。我们将介绍：

与所有Hadabot示例一样，您可以使用Hadabot堆栈基于浏览器的VSCode来编译和运行代码。

设置/更新交钥匙的Hadabot软件堆栈（它利用Docker容器来确保您的代码在本地计算机上安全有效地运行）：

如果您不熟悉Hadabot，请按照以下步骤设置Docker，并启动并运行Hadabot软件堆栈（5至15分钟）。

否则，如果您是返回的Hadabot黑客，请按照以下步骤更新Hadabot软件堆栈（1-3分钟）。

启动特定于此帖子的基于浏览器的VSCode工作空间（此链接指向您的本地主机，因此一切都在本地系统上安全地运行）。

如果成功运行了该示例，您会注意到Turtle在“竞技场”的中间开始。 （即地图）。每个网格框代表1米的物理距离。红轴表示龟向前。由于ROS使用右手坐标系，正\（\ omega \）旋转会导致Turtle逆时针旋转。

对于视频示例，目标姿势是从Turtle的左边到1米的位置，其初始方位为90度。

请注意，Turtle并没有精确到其左端1米，也没有与初始姿势成90度角。这是由于2个原因，因为在现实世界中什么也没发生，也没有发生（这不再是Dorothy的模拟）-（1）Hadabot Turtle的速度传感器的误差会随着时间的推移而累积，从而导致里程表漂移。 2）Nav2目标检查器允许距特定最终目标的距离和方向都有公差。

Hadabot Turtle以弧度/秒为单位发布每个车轮的旋转速度。借助测得的Turtle轴距和轮径，我们进行了死区重整，以确定每个轮距以米为单位的行驶距离。

一旦知道了差动驱动模型中每个车轮已经行驶了多远，就可以计算单轮脚踏车模型的线性距离和角旋转\（（v，\ omega）\），从而可以更新当前的姿态和速度我们的Hadabot Turtle作为Odometry ROS消息。所有这些都在hadabot_controller.cpp文件中完成。

然后，我们有效地使用与turtlesim示例相同的代码从Odometry消息中提取姿势信息，并将其发布为Nav2和rviz使用的tf2消息。

Nav2是一个复杂的ROS 2程序包，具有围绕3种主要功能的多个子程序包/组件-本地化，计划/控制器和映射。对于我们的目标示例，我们主要使用计划/控制器组件。

从概念上讲，Nav2中有两种类型的计划程序-全局计划程序和本地计划程序。全局计划者计算全局轨迹以达到我们的目标姿势。本地计划者参考全局计划，以确定最佳线性和角速度，以便机器人承担沿全局轨迹安全移动的任务。

全局规划师（截至2020-12）默认为基于A *搜索的规划师的变体。本地计划程序称为DWB计划程序，最初由David Lu在ROS 1天之内创建，它实现了Dieter Fox，Wolfram Burgard和Sebastian Thrun创建的动态窗口方法（DWA）算法。 DWB计划者由＆＃34; critics＆＃34;对当地各种轨迹进行投票。每个评论家都在乎＆＃34;关于某种行为（即避免障碍，避免振动，快速运动等）。投票最高的局部轨迹获胜，其结果是通过“扭曲”消息命令控制机器人当前的速度。

为目标示例配置Nav2涉及为计划/控制器调整参数。我们针对Hadabot Turtle进行了调整的是我们的机器人的最大速度，以及控制器的更新频率（要进行足够频繁的更新，但更新的频率不能太大，以至于淹没了我们的爱好者网络能力）。我们还可以考虑和调整许多其他Nav2参数，这些参数可以是一系列的发布和练习。

展示了使用ROS 2 Nav2运行实际的Hadabot Turtle物理机器人的示例。

我们讨论了有关Nav2的一些问题，并进行了一些调整以使我们的目标到目标的示例生效。

在以后的文章中，我们可以将此练习分为2个单独的线程-（1）更详细地浏览一些Nav2参数，开始更仔细地看一下Nav2，或者（2）展示具有一定范围的裙子的Hadabot Turtle-传感器（基本Turtle套件的附加组件）以进一步探索定位，然后使用Nav2进行SLAM。

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